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Oracle分区表为何要用分区表增强可用性如果表的某个分区出现故障，表在其他分区的数据仍然可用维护方便如果表的某个分区出现故障，需要修复数据，只修复该分区即可均衡I/O 可以把不同的分区映射到磁盘以平衡I/O，改善整个系统性能改善查询性能对分区对象的查询. 前言 flex选择更长的匹配，如果两个模式都匹配，选择首先出现的模式文法与语法分析构建语法分析树，找出输入记号之间的关系上下文无关语法，bison中token一般使用大写字母。 VS2010 编译 boost thread库. 解压boost库目录，例如版本1.57解压后目录为d: boost 1. 最大堆最小堆实质是一颗完全二叉树，最大堆的特点父节点值均大于子节点最小堆的父节点值均小于子节点堆内部使用连续内存来存储堆内的值，因而可以根据当前节点推断子节点的索引值节点i的父节点为(i-1)/2 节点j的左子结点 j * 2 1; 节点j的右子结点 j * 2. 最长公共子序列法如例子中的数组A{5，6， 7， 1， 2， 8}，则. 求子数组之和的最大值编程之美 2.14 扩展问题正确实现.

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Oracle分区表为何要用分区表增强可用性如果表的某个分区出现故障，表在其他分区的数据仍然可用维护方便如果表的某个分区出现故障，需要修复数据，只修复该分区即可均衡I/O 可以把不同的分区映射到磁盘以平衡I/O，改善整个系统性能改善查询性能对分区对象的查询. 前言 flex选择更长的匹配，如果两个模式都匹配，选择首先出现的模式文法与语法分析构建语法分析树，找出输入记号之间的关系上下文无关语法，bison中token一般使用大写字母。 VS2010 编译 boost thread库. 解压boost库目录，例如版本1.57解压后目录为d: boost 1. 最大堆最小堆实质是一颗完全二叉树，最大堆的特点父节点值均大于子节点最小堆的父节点值均小于子节点堆内部使用连续内存来存储堆内的值，因而可以根据当前节点推断子节点的索引值节点i的父节点为(i-1)/2 节点j的左子结点 j * 2 1; 节点j的右子结点 j * 2. 最长公共子序列法如例子中的数组A{5，6， 7， 1， 2， 8}，则. 求子数组之和的最大值编程之美 2.14 扩展问题正确实现.

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2 空谈误国实干兴邦

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7 bison包含三部分构成声明部分规则部分和c代码部分

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Oracle分区表为何要用分区表增强可用性如果表的某个分区出现故障，表在其他分区的数据仍然可用维护方便如果表的某个分区出现故障，需要修复数据，只修复该分区即可均衡I/O 可以把不同的分区映射到磁盘以平衡I/O，改善整个系统性能改善查询性能对分区对象的查询. 前言 flex选择更长的匹配，如果两个模式都匹配，选择首先出现的模式文法与语法分析构建语法分析树，找出输入记号之间的关系上下文无关语法，bison中token一般使用大写字母。 VS2010 编译 boost thread库. 解压boost库目录，例如版本1.57解压后目录为d: boost 1. 最大堆最小堆实质是一颗完全二叉树，最大堆的特点父节点值均大于子节点最小堆的父节点值均小于子节点堆内部使用连续内存来存储堆内的值，因而可以根据当前节点推断子节点的索引值节点i的父节点为(i-1)/2 节点j的左子结点 j * 2 1; 节点j的右子结点 j * 2. 最长公共子序列法如例子中的数组A{5，6， 7， 1， 2， 8}，则. 求子数组之和的最大值编程之美 2.14 扩展问题正确实现.

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最小的k个数 | bigbigtree

http://liuzeshu.com/2014/12/10/get-least-k-nums

基于最大最小堆，创建一个大小为K的堆，遍历要处理的数据，如果堆中元素个数小于K，直接插入该元素如果遍历的元素比堆顶元素小时，删除堆顶元素，并插入该元素。 Leastnums.end(); it) printf("%d t",*it); getLeastKNum2(d,12,res,kk); printf(" nfunc2：least K data in array is n"); for(i=0;i<kk; i) printf("%d t",res[i]); return 0; }.

2

最大堆最小堆 | bigbigtree

http://liuzeshu.com/2015/03/10/maxheapminheap

VS2010 编译 boost thread库.

3

Category: DataBase System | bigbigtree

http://liuzeshu.com/categories/DataBase-System

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基于中值滤波的图像去雾算法 | bigbigtree

http://liuzeshu.com/2014/12/09/median-filter-haze-removal

计算Am(x,y)，Am是对M(x,y)进行中值平滑滤波后的结果，平滑的同时保留M的边缘信息，Am(x,y)=median(M(x,y). 计算B(x,y)，B(x,y)=Am(x,y)-median( Am(x,y)-M(x,y) )。考虑到有较好对比度的纹理区域可能没有雾，这部分区域就不需要做去雾处理，因此用Am(x,y)减去M(x,y)的局部标准差通过对 Am(x,y)-M(x,y) 执行中值滤波来估计M(x,y)的局部标准差，这样可以保证标准差估计的鲁棒性，比如在深度大致相当的区域中突然出现一个小的前景目标的情况下，使用这种方法估计雾浓度可以避免在小目标周围保留一定量的雾。计算F(x,y)=max(min(p*B(x,y),M(x,y) ,0)，p是控制去雾能力的参数，介于0 1之间，值越大去雾能力越强。求子数组之和的最大值编程之美 2.14 扩展问题正确实现.

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Archives: 2014/12 | bigbigtree

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求子数组之和的最大值编程之美 2.14 扩展问题正确实现.

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